机器学习——python训练决策树模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）

机器学习——python训练决策树模型实战

目录

机器学习——python训练决策树模型实战

机器学习实战目录

训练一个决策树模型需要经过以下步骤：

1. 下载数据集

2. 数据预处理

3. 加载数据集

4. 准备训练数据

5. 创建模型

6. 训练模型

7. 测试模型

参考资料

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机器学习实战目录

第一章 python训练线性模型实战

第二章 python训练决策树模型实战

第三章 python训练神经网络模型实战

第四章 python训练支持向量机模型实战

第五章 python训练贝叶斯分类器模型实战

第六章 python训练集成学习模型实战

第七章 python训练聚类模型实战

第八章 python训练KNN模型实战

第九章 python训练CNN模型实战

第十章 python训练RNN模型实战

......(会一直更新)

训练一个决策树模型需要经过以下步骤：

1. 下载数据集

可以在 kaggle、UCI ML Repository 等网站中下载各种类型的数据集。具体步骤如下：

- 前往 kaggle 网站(https://www.kaggle.com/)。

- 注册账号并登录。

- 搜索想要的数据集，并点击下载按钮下载数据集(.csv格式为例)。

- 下载后解压数据集到本地目录。

2. 数据预处理

一般来说，数据集需要进行以下处理：

- 缺失值的处理：可以将缺失值填充为均值、中位数或众数等。

- 数据标准化：可以使用 StandardScaler 或 MinMaxScaler 将数据进行标准化和归一化。

- 特征选择：可以使用相关性矩阵等方法去除冗余特征，提高模型的训练效率和泛化能力。

3. 加载数据集

使用 pandas 库读取 CSV 文件格式的数据集，生成训练和测试集。

```python

import pandas as pd



data = pd.read_csv('data.csv')

train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=0)

test_data = data.drop(train_data.index)

```

其中，`frac` 参数是用于指定训练集占整个数据集的比例；`random_state` 则是用于设置生成伪随机数的种子，这样可以确保每次运行的时候得到相同的结果。

4. 准备训练数据

```python

import numpy as np



x_train = np.array(train_data[['feature1', 'feature2']])

y_train = np.array(train_data['label'])

x_test = np.array(test_data[['feature1', 'feature2']])

y_test = np.array(test_data['label'])

```

在这里，我们将训练集和测试集的特征以及标签分别提取出来，然后转换成 numpy 数组的形式。

5. 创建模型

```python

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier



model = DecisionTreeClassifier()

```

6. 训练模型

```python

model.fit(x_train, y_train)

```

7. 测试模型

使用测试数据集验证决策树模型的拟合效果：

```python

y_pred = model.predict(x_test)



from sklearn.metrics import accuracy_score



score = accuracy_score(y_test, y_pred)

print(f"Accuracy score: {score}")

```

这里我们使用的评价指标是准确率，用于衡量模型对数据的拟合度。其中，准确率越高，说明模型的拟合度越好，即预测结果和真实值之间的差距越小。

参考资料

[[1](https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html)]

[[2](https://zhuanlan.zhihu.com/p/57332604)]

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